Amazon SageMaker MLflow пропонує комплексні можливості відстеження експериментів у галузі машинного навчання та управління моделями. Підприємства можуть безпечно інтегрувати MLflow з існуючими системами за допомогою проксі-сервісу на базі Flask, що забезпечує відповідність вимогам та спрощує процес.
Массачусетський технологічний інститут (MIT) та штат Массачусетс створять Лабораторію квантових систем (QSL) з метою розвитку квантових досліджень та інновацій. QSL стане передовим науково-дослідним центром, що сприятиме розвитку революційних квантових технологій у різних сферах практичного застосування.
GeForce NOW запускає «007 First Light», пропонуючи користувачам історію походження Джеймса Бонда та безкоштовний елітний комплект одягу. Насолоджуйтесь високоякісними хмарними іграми з новими іграми та ексклюзивними нагородами, зокрема демоверсією Resident Evil Requiem.
Галузь робототехніки розвивається: дослідницький підрозділ NVIDIA Research демонструє технологію перенесення результатів моделювання в реальні умови, що дозволяє роботам адаптуватися та надійно працювати в динамічних середовищах. Серед інновацій — координація роботи декількох маніпуляторів за допомогою ScheduleStream та фреймворку політик COMPASS для різних типів роботів, що забезпечує значне ...
Компанія Azercell Telecom співпрацює з AWS над створенням великої мовної моделі (LLM) та чат-бота для Азербайджану, досягаючи значної оптимізації та вдосконалення. Платформа на базі Amazon SageMaker AI забезпечує вищу продуктивність навчання, меншу витрату пам’яті та подвоєну ємність для обробки тексту, надаючи аналітичні дані для роботи зі складними мовами.
Оцінка агентів стає ефективнішою завдяки поєднанню онлайн-сигналів зі стабільними офлайн-базовими показниками. Amazon Bedrock AgentCore підтримує використання тестових наборів з версіями, що забезпечує послідовність та перевірюваність вимірювань для вдосконалення агентів. Набори даних з версіями слугують еталоном, завдяки чому результати оцінювання є значущими як для розробників, так і для кон...
Відточуючи свої навички програмування, розробник тестує модель регресії з градієнтним підсиленням на наборі даних про діабет, демонструючи витончену техніку, що лежить в основі цієї ансамблевої моделі. Реалізуючи 100 дерев рішень на C#, розробник досліджує тонкий, але ефективний підхід до прогнозування залишків з метою підвищення точності.
Компанія NVIDIA представляє Polar — платформу для впровадження методів підкріплювального навчання в мовних агентах. Polar спрощує інтеграцію агентів з існуючими тестовими середовищами, покращує сумісність API моделей та оптимізує процеси навчання.
Amazon Bedrock Data Automation оптимізує процес вилучення даних із фінансових документів за допомогою індивідуальних шаблонів, що забезпечують точність та ефективність. Базові моделі, такі як Anthropic Claude, розширюють можливості OCR для вилучення структурованих даних, придатних для подальшого використання.
Дослідники з компанії Sakana AI та Токійського університету представляють DiffusionBlocks — метод навчання мереж на основі трансформерів, який передбачає навчання по одному блоку за раз, що дозволяє зменшити споживання пам'яті у B разів. Завдяки застосуванню дискретизації Ейлера до зв'язків залишків цей метод дає змогу навчати кожен блок окремо з використанням власної локальної функції цільово...
Дослідники з Національного університету Сінгапуру та Массачусетського технологічного інституту (MIT) пропонують систему MEMO для оновлення великих мовних моделей (LLM) без втрати якості за допомогою використання окремих моделей пам'яті та міркування. Унікальний конвеєр навчання MEMO генерує різноманітні пари запитань-відповідей для засвоєння знань, необхідних для міркування на основі різних до...
Field Advisor на платформі Amazon Bedrock AgentCore оптимізує координацію роботи агентів у відділі продажів AWS, зменшуючи когнітивне навантаження та покращуючи взаємодію з клієнтами. Цей внутрішній діалоговий помічник підвищує продуктивність, перенаправляючи запити до спеціалізованих агентів, що дозволяє торговим представникам зосередитися на потребах клієнтів.
Серія EAGLE, розроблена командами EAGLE Team, vLLM Team та TorchSpec Team, представляє версію EAGLE 3.1, яка підвищує надійність спекулятивного декодування. EAGLE 3.1 вирішує проблеми з відхиленням уваги, забезпечуючи підвищену стабільність та продуктивність у різноманітних середовищах.
Для створення додатків на основі штучного інтелекту більше не потрібні глибокі знання в галузі машинного навчання. За допомогою Strands Agents та сервісів AWS можна створювати інтелектуальних агентів, написавши всього 30 рядків коду, що спрощує розробку штучного інтелекту для середовищ AWS.
Amazon Quick пропонує централізоване рішення для моніторингу корпоративних платформ штучного інтелекту, об’єднуючи дані про використання для більш ефективного відстеження та аналізу. Завдяки інтеграції зі службами AWS Amazon Quick забезпечує моніторинг, аналітику та управління за допомогою захищеного сховища даних, Amazon Athena та інформаційної панелі Quick Sight.